AI 视觉与边缘智能

RK3588 / RK3576 模型转换与部署

已有 PyTorch、TensorFlow 或 ONNX 模型需要在 Rockchip NPU 设备上运行。

01

客户需提供的输入

原始模型、输入输出定义、校准数据、目标板、系统镜像、性能和精度要求。

02

约定范围内的交付物

转换模型、推理程序、构建与部署脚本、依赖清单、板端测试记录和已知限制。

03

验收方法

在指定板卡和输入下对比转换前后精度、单帧延迟、内存占用和稳定性。

04

范围边界

不默认包含:模型重新训练、未提供硬件的板端验收、量产固件签名和所有第三方模型许可。

从评估到交付

  1. 01需求与资料评审
  2. 02概念验证或工程样机
  3. 03开发、集成与测试
  4. 04部署、试产与维护

先评审资料,再书面确认可承接范围、费用、周期和验收条件。验证指标以约定设备、样本和工况下的测试为准。硬件、第三方许可、认证、现场实施和持续运维按实际范围单独确认。

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后续先评审资料和范围,再确认报价与实施安排。

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